JPH0765149A - Person recognition device - Google Patents
Person recognition deviceInfo
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- JPH0765149A JPH0765149A JP21285793A JP21285793A JPH0765149A JP H0765149 A JPH0765149 A JP H0765149A JP 21285793 A JP21285793 A JP 21285793A JP 21285793 A JP21285793 A JP 21285793A JP H0765149 A JPH0765149 A JP H0765149A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- coordinate
- horizontal
- binary image
- maximum
- human body
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
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- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Burglar Alarm Systems (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、動く物体、特に人物の
認識を確実にすることができるようにした画像処理装置
の改良に関するもので、テレビドアホン，テレビ電話，
テレビ会議装置，監視装置等の自動的に人間を認識する
人物センサとして利用できる。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an improvement of an image processing apparatus capable of surely recognizing a moving object, especially a person.
It can be used as a person sensor for automatically recognizing humans such as video conferencing equipment and monitoring equipment.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、人体を検知するセンサとしては、
人体から発せられる赤外線を検知するセンサや、超音波
や電波あるいは光などの反射や遮断特性を利用したセン
サなどがある。しかし、それらはいずれも人体を間接的
に検知するものであり、正確に人物そのものを検知する
ものではなく、人体以外の動物やその他の移動物体に対
しても検知してしまっている。2. Description of the Related Art Conventionally, as a sensor for detecting a human body,
There are sensors that detect infrared rays emitted from the human body, sensors that utilize the reflection and blocking characteristics of ultrasonic waves, radio waves, or light. However, all of them detect the human body indirectly, and do not accurately detect the person itself, and also detect animals other than the human body and other moving objects.
【０００３】また、画像を利用した方法としては、山本
他により述べられているように（1991 IEEE THPM 14.5
）、入力画像の連続しているフレームの画像間差分を
求めることで動く領域を求め、その領域が大きい部分を
人体領域とし、動く領域の最上部を人体の頭頂部として
認識している。しかし、この場合においても、人体以外
の物体や人体の一部（手など）の動きを人体の顔が動い
ていると検出してしまっており、適切な動作を行なうに
至っていない。As a method using an image, as described by Yamamoto et al. (1991 IEEE THPM 14.5
), The moving area is obtained by obtaining the difference between the images of the continuous frames of the input image, and the large area is recognized as the human body area, and the top of the moving area is recognized as the top of the human body. However, even in this case, the movement of an object other than the human body or a part of the human body (such as a hand) has been detected as the movement of the face of the human body, and an appropriate operation has not been performed.
【０００４】そこで、本出願人の平成５年６月２４日出
願に係る特願平５−１５３９３３「画像処理装置」（以
下先願という）に述べられているように、人体の顔特徴
情報の一種である頬の縦線および眉毛や目などの横線を
利用して、顔を検知する方法が考案されている。Therefore, as described in Japanese Patent Application No. 5-153933 “Image Processing Device” (hereinafter referred to as “Prior Application”) filed on June 24, 1993 by the present applicant, the facial feature information of the human body A method of detecting a face using a vertical line of cheeks and horizontal lines of eyebrows and eyes has been devised.
【０００５】図８は、先願の技術を要約したブロック図
である。ＣＣＤカメラなどにより撮像された画像信号１
は、画像メモリ２，絶対差分部３，しきい値決定部４，
エッジ検出部１４等に入力される。画像メモリ２の出力
は、絶対差分部３に入力され、絶対差分部３およびしき
い値決定部４の出力は、比較部５に入力される。エッジ
検出部１４の出力は顔特徴抽出判定部１３に入力され
る。比較部５の出力は、Ｘ軸濃度投影部６，Ｙ軸濃度投
影部１０，頭幅抽出部１２，顔特徴抽出判定部１３等に
入力される。Ｘ軸濃度投影部６の出力は、最大Ｘ軸投影
座標抽出部７に供給され、さらにその出力はＹ軸濃度投
影部１０に供給され、その出力は最大Ｙ軸投影座標抽出
部１１に供給され、その出力は頭幅抽出部１２に供給さ
れ、その出力は顔特徴抽出判定部１３に入力される。顔
特徴抽出判定部１３の出力は顔判定結果１６となる。FIG. 8 is a block diagram summarizing the technique of the prior application. Image signal 1 taken by CCD camera
Is an image memory 2, an absolute difference unit 3, a threshold value determination unit 4,
It is input to the edge detection unit 14 and the like. The output of the image memory 2 is input to the absolute difference unit 3, and the outputs of the absolute difference unit 3 and the threshold value determination unit 4 are input to the comparison unit 5. The output of the edge detection unit 14 is input to the facial feature extraction determination unit 13. The output of the comparison unit 5 is input to the X-axis density projection unit 6, the Y-axis density projection unit 10, the head width extraction unit 12, the facial feature extraction determination unit 13, and the like. The output of the X-axis density projection unit 6 is supplied to the maximum X-axis projection coordinate extraction unit 7, its output is supplied to the Y-axis density projection unit 10, and its output is supplied to the maximum Y-axis projection coordinate extraction unit 11. , Its output is supplied to the head width extraction unit 12, and its output is input to the facial feature extraction determination unit 13. The output of the face feature extraction / judgment unit 13 is the face judgment result 16.
【０００６】各部については、前述の先願の明細書に詳
細に述べられているので説明を省略する。Each part has been described in detail in the specification of the above-mentioned prior application, and therefore its explanation is omitted.
【０００７】次にこの装置の動作を図８，図９（ａ），
（ｂ）および（ｃ）について説明する。Next, the operation of this device will be described with reference to FIGS.
(B) and (c) will be described.
【０００８】まず、ＣＣＤカメラなどにより入力された
画像信号１を画像メモリ２に記録する。First, the image signal 1 input by a CCD camera or the like is recorded in the image memory 2.
【０００９】（モード１） 図９（ａ）に示すように、
ｎフレーム後（ｎは条件に応じて変化する）にＣＣＤカ
メラなどより入力された画像信号１と、画像メモリ２に
記録してあった先のフレームの画像データとの絶対差分
すなわち画像の動く領域を絶対差分部３により求め、動
く領域が検出される。その差分値を、入力画像に応じて
しきい値決定部４により定められたあるしきい値で、比
較部５により２値化する。さらに、その２値化された内
容をＸ軸濃度投影部６でＸ軸に対して濃度投影（同じＸ
座標の値を累積計算する）をし、最大Ｘ軸投影座標抽出
部７で濃度投影データの中で最大の水平長さのＸ座標
（Ｘａ１１，Ｘｂ１１）を求める。このようにして動く
物体の水平位置が検出される。(Mode 1) As shown in FIG. 9 (a),
The absolute difference between the image signal 1 input from a CCD camera or the like after n frames (n changes depending on the condition) and the image data of the previous frame recorded in the image memory 2, that is, the moving area of the image. Is calculated by the absolute difference unit 3, and a moving area is detected. The difference value is binarized by the comparison unit 5 with a certain threshold value determined by the threshold value determination unit 4 according to the input image. Further, the binarized content is subjected to density projection (same X
The coordinate values are cumulatively calculated), and the maximum X-axis projection coordinate extraction unit 7 obtains the X coordinate (Xa11, Xb11) of the maximum horizontal length in the density projection data. In this way, the horizontal position of the moving object is detected.
【００１０】（モード２） 次に図９（ｂ）に示される
ように、求めたＸ座標（Ｘａ１１，Ｘｂ１１）の内包区
間（Ｘ座標 Ｘａ１１〜Ｘｂ１１）での２値化された内
容を、Ｙ軸濃度投影部１０でＹ軸に濃度投影を行ない、
最大Ｙ軸投影座標抽出部１１で投影されたデータの中で
最大垂直長さのＹ座標の最上部（Ｙｔｏｐ）を求める。
ここでＹｔｏｐが人体の頭頂座標となり、頭頂位置が検
出される。(Mode 2) Next, as shown in FIG. 9B, the binarized contents in the included section (X coordinates Xa11 to Xb11) of the obtained X coordinate (Xa11, Xb11) are changed to Y. The axis density projection unit 10 performs density projection on the Y axis,
Among the data projected by the maximum Y-axis projection coordinate extraction unit 11, the uppermost part (Ytop) of the Y-coordinates of the maximum vertical length is obtained.
Here, Ytop becomes the vertex coordinates of the human body, and the vertex position is detected.
【００１１】（モード３） 図９（ｃ）に示されるよう
に、頭幅抽出部１２でＹｔｏｐをサーチ開始点として２
値化されている領域を下方向にサーチすることで、人体
の頭幅のＸ座標（Ｘａ１２，Ｘｂ１２）を求める。これ
により顔候補位置が検出される。(Mode 3) As shown in FIG. 9C, the head width extraction unit 12 uses Ytop as the search start point to set 2
The X-coordinate (Xa12, Xb12) of the head width of the human body is obtained by searching the quantized area in the downward direction. Thereby, the face candidate position is detected.
【００１２】（モード４） 最後に顔特徴抽出判定部１
３で求められた頭幅のＸ座標（Ｘａ１２，Ｘｂ１２）お
よび頭頂座標（Ｙｔｏｐ）を元にして定められた人体の
顔候補位置について、画像信号１からエッジ検出部１４
により作成されたエッジ情報を調べる。すなわち、人体
の顔特徴情報である頬の縦線および眉毛や目などの横線
に相当する情報が含まれているかを分析することで、正
しく人体の頭部が検出できているかどうかの判定を行な
う。なお本明細書において、人体の首から上を頭部とい
い頭部の表面を顔という。(Mode 4) Finally, the facial feature extraction / determination unit 1
From the image signal 1 to the edge detection unit 14 for the face candidate position of the human body determined based on the X coordinate (Xa12, Xb12) of the head width and the vertex coordinate (Ytop) obtained in
Examine the edge information created by. That is, it is determined whether or not the human head can be correctly detected by analyzing whether or not the information corresponding to the vertical lines of the cheeks and the horizontal lines of the eyebrows and eyes, which are the facial feature information of the human body, is included. . In the present specification, the part above the neck of the human body is called the head, and the surface of the head is called the face.
【００１３】本発明は、この先願のような装置におい
て、人物の認識をさらに確実にするためのものである。The present invention is to further ensure the recognition of a person in the device as in this prior application.
【００１４】[0014]
【発明が解決しようとする課題】前述の先願では、連続
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域の最上部
を人体の頭頂座標と定めている。そこで、対象となる人
物の頭の上に何らかの物体がある場合、たとえば傘をさ
しているような場合を考えると、連続した画像信号の絶
対差分で作成された動く領域は、図１０に示されるよう
に傘の画像領域も当然のことながら人体と同様に動く領
域となって作成される。そして従来技術の手法を用いて
動く領域を２値化し、その２値化された内容をＸ軸に対
して濃度投影することで動く領域のＸ座標を求めた後、
２値化された内容をＹ軸に濃度投影を行ない、投影され
たデータの中で最大垂直長さのＹ座標の最上部すなわち
人体の頭頂座標を求めると、図１０に示すように求めら
れた座標（Ｙｔｏｐ）は、人体の頭頂座標ではなく傘の
上端座標となってしまう。したがって、その後求められ
た頭頂座標（正しくは傘の上端座標）を用いて作成され
る人体の顔候補位置は全く本来の人体の頭部位置とは異
なってしまい、人体の顔特徴情報である頬の縦線および
眉毛や目などの横線に相当する情報がその候補位置には
含まれていないため人体の検出ができない。In the above-mentioned prior application, the uppermost part of the moving area created by the absolute difference between consecutive image signals is defined as the vertex coordinates of the human body. Therefore, when a certain object is present on the head of the target person, for example, when an umbrella is held, the moving area created by the absolute difference between consecutive image signals is as shown in FIG. The image area of the umbrella is naturally created as a moving area similar to the human body. Then, after the moving region is binarized by using the method of the related art and the binarized contents are density-projected onto the X axis to obtain the X coordinate of the moving region,
Density projection of the binarized content is performed on the Y-axis, and the top of the Y-coordinate of the maximum vertical length in the projected data, that is, the parietal coordinates of the human body, is obtained, and is obtained as shown in FIG. The coordinates (Ytop) are not the top coordinates of the human body but the top coordinates of the umbrella. Therefore, the face candidate position of the human body created by using the obtained vertex coordinates (correctly, the uppermost coordinate of the umbrella) is completely different from the original head position of the human body. The human body cannot be detected because the candidate position does not include the information corresponding to the vertical line and horizontal line such as eyebrows and eyes.
【００１５】[0015]
【課題を解決するための手段】本発明の装置において
は、ある基準位置を決定する手段により基準位置を求
め、この基準位置から２値画像の水平長さを判定して動
き物体の顔候補位置を検出するようにした。基準位置と
しては頭頂位置を用いる場合と、胴体の一部を通る基準
位置を用いる場合とがある。頭頂位置を用いる場合は、
２値画像の特性により人体以外のものの影響を先に排除
して頭頂位置を基準にして顔候補位置を検出し、胴体の
一部を通る基準位置を用いる場合は、２値画像の特性に
より顔候補位置を検出しその後の人体以外のものの影響
を排除する。In the apparatus of the present invention, a reference position is determined by means for determining a reference position, and the horizontal length of a binary image is determined from this reference position to determine the face candidate position of a moving object. Was detected. As the reference position, there are a case where the crown position is used and a case where the reference position passing through a part of the body is used. When using the crown position,
When the face candidate position is detected with the parietal position as the reference and the reference position passing through a part of the torso is used by eliminating the effects of objects other than the human body first due to the characteristics of the binary image, the characteristics of the binary image cause The candidate position is detected and the influence of things other than the human body after that is eliminated.
【００１６】[0016]
【作用】本発明によれば、２値画像の特性により人体以
外のもの、たとえば傘の影響を排除し、顔候補位置を適
切に判定できる。According to the present invention, it is possible to appropriately determine the face candidate position by eliminating the influence of objects other than the human body, such as an umbrella, by the characteristics of the binary image.
【００１７】[0017]
【実施例】まず第１の実施例について説明する。前述の
先願の技術で求められた動く領域のＸ座標は、対象とな
る人物が傘をさしているような状況においては、人体と
傘の両者を含んだ領域となっている。さらに、傘は本体
表面がほとんど同等の色調である特性があるので、連続
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域として抽
出されるのは、傘の端の部分がほとんどであり、傘の内
部部分では動く領域としてあまり抽出されない。それ
で、連続した画像信号の絶対差分で作成された動く領域
を、人体の頭頂位置から垂直に上方に向かって観察する
と、頭頂から動く領域として不連続の期間が存在した
後、傘の上端での動く領域が見つかるといった特性があ
るので、傘をさしている場合では、傘の位置の中央に人
体が存在する頻度が多いという特性も踏まえ、従来技術
で求められた動く領域のＸ座標からさらに狭い範囲であ
るところの中央部に新たなＸ座標を算出し、その新しい
Ｘ座標で制限される画像領域での動く領域に対してＹ軸
に濃度投影することで求めた動く領域の最上座標は、傘
に影響されることがなく正しく人体の頭頂位置を指し示
すこととなり、正確な人体の顔候補位置の算出を可能に
する。EXAMPLE First, the first example will be described. The X coordinate of the moving area obtained by the technique of the above-mentioned prior application is an area including both the human body and the umbrella when the target person holds the umbrella. Furthermore, since the surface of the umbrella has almost the same color tone, most of the edge part of the umbrella is extracted as a moving area created by the absolute difference of continuous image signals. In the inner part, it is not often extracted as a moving area. Therefore, when observing the moving area created by the absolute difference of continuous image signals vertically upward from the top position of the human body, after a discontinuous period exists as a moving area from the top of the human body, Since there is a characteristic that a moving area can be found, when the umbrella is being held, the human body is often present in the center of the position of the umbrella, taking into consideration the characteristic that the human body is often present, and a narrower range from the X coordinate of the moving area obtained by the conventional technology. Is calculated by calculating a new X coordinate in the central portion, and the highest coordinate of the moving area obtained by performing density projection on the Y axis with respect to the moving area in the image area restricted by the new X coordinate is the umbrella. The position of the top of the human body can be correctly pointed out without being affected by, and it becomes possible to accurately calculate the face candidate position of the human body.
【００１８】ここで、傘をさしている場合では、傘の位
置の中央に人体が存在する頻度が多いという特性がある
と述べたが、傘の左右端に人体が存在する状況も十分考
えられる。そこで、従来技術で求められた動く領域のＸ
座標から人体が存在するところの新たなＸ座標を算出す
る際、動く領域をＸ軸に濃度投影して作成されたデータ
は、人体が存在する水平位置では明らかにそのデータ量
が増大することが観察されるので、従来技術で求められ
た動く領域のＸ座標に加えて、そのＸ軸に濃度投影して
作成されたデータ量がある一定値以上の領域であるＸ座
標を人体が存在するところの新たなＸ座標として採用す
ることで、傘の左右端に人体が存在するという状況にお
いても正確な人体の顔候補位置の算出を可能とする。Although it has been described that the human body is often present in the center of the position of the umbrella when the umbrella is held, it is sufficiently possible that the human body is present at the left and right ends of the umbrella. Therefore, the X of the moving area required by the conventional technology
When calculating a new X coordinate where the human body exists from the coordinates, the data created by density-projecting the moving region on the X axis may obviously increase in data amount at the horizontal position where the human body exists. Since it is observed, in addition to the X coordinate of the moving region obtained by the conventional technique, the human body exists in the X coordinate which is a region where the amount of data created by density projection on the X axis is a certain value or more. By adopting it as the new X coordinate of, the face candidate position of the human body can be accurately calculated even in the situation where the human body exists at the left and right ends of the umbrella.
【００１９】図１は第１の実施例のブロック図である。
図８の従来例と異なるところは、図８においては最大Ｘ
軸投影座標抽出部７が１個であったのに対し、図１にお
いては第１の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−１と第２の最
大Ｘ軸投影座標抽出部７−２と２個設けられ、これらの
出力を供給される最大Ｘ軸投影物体中心座標抽出部８が
設けられていることである。FIG. 1 is a block diagram of the first embodiment.
The difference from the conventional example in FIG. 8 is that the maximum X in FIG.
While there is only one axial projection coordinate extraction unit 7, in FIG. 1 there are two first maximum X-axis projection coordinate extraction units 7-1 and second maximum X-axis projection coordinate extraction units 7-2. That is, the maximum X-axis projection object center coordinate extraction unit 8 that is provided and is supplied with these outputs is provided.
【００２０】まず、図８の従来技術と同様に、ＣＣＤカ
メラなどにより入力された画像信号１を画像メモリ２に
記録し、ｎフレーム後（ｎは条件に応じて変化する）に
ＣＣＤカメラなどより入力された画像信号１と画像メモ
リ２に記録してあった画像データとの絶対差分すなわち
画像での動く領域を絶対差分部３により検出し、その差
分値を入力画像に応じてしきい値決定部４により定めら
れたあるしきい値で比較部５により２値化する。First, similarly to the prior art shown in FIG. 8, the image signal 1 input by the CCD camera or the like is recorded in the image memory 2, and after n frames (n changes depending on the condition), the CCD camera or the like is used. The absolute difference between the input image signal 1 and the image data recorded in the image memory 2, that is, the moving area in the image is detected by the absolute difference unit 3, and the difference value is determined as a threshold value according to the input image. The comparison unit 5 binarizes it with a certain threshold value determined by the unit 4.
【００２１】ここで、ｎフレーム時間での動く物体の動
きが小さかった場合では、動く領域がうまく検出できな
かったり、動く部分の画像上での濃度差が不十分なため
１つの動く物体が複数の動く領域に分離されてしまうこ
とがあるが、そのための対応として、ｎフレームの時間
設定のコードおよび画像の平滑化や積分化などの対応が
なされているものとする。Here, when the movement of the moving object in the n-frame time is small, the moving region cannot be detected well, or the density difference on the image of the moving portion is insufficient, so that one moving object is plural. May be separated into moving areas, but as a measure for this, it is assumed that a code for time setting of n frames and smoothing or integration of an image have been taken.
【００２２】次に、動く物体水平位置検出手段について
説明する。前述のように２値化された内容をＸ軸濃度投
影部６でＸ軸に対して濃度投影（同じＸ座標の値を累積
計算する）したデータを求める。そして第１の最大Ｘ軸
投影座標抽出部７−１で、その濃度投影したデータの中
でその水平長さは最大であるＸ座標（図２Ｘａ１，Ｘｂ
１）を求める。ここで水平長さが最大である座標を求め
た理由は、一番主要な動く物体以外の細かな物体（たと
えば、その主要物体以外の小さな移動物など）を排除し
て、主要な動く物体を１つだけとらえるようにしている
ためである。この際図２および図３に示すように対象と
なる人物が傘をさしているような場合には、ここで求め
たＸ座標（Ｘａ１，Ｘｂ１）には対象となる人物に加え
て傘自体の動きも含まれている。Next, the moving object horizontal position detecting means will be described. As described above, the binarized content is subjected to density projection on the X axis by the X-axis density projection unit 6 (data for the same X coordinate is cumulatively calculated) to obtain data. Then, in the first maximum X-axis projection coordinate extraction unit 7-1, the X-coordinate having the maximum horizontal length in the density-projected data (see Xa1 and Xb in FIG. 2).
Find 1). The reason for finding the coordinate with the maximum horizontal length here is to exclude the fine objects other than the main moving object (for example, small moving objects other than the main moving object) and This is because we are trying to capture only one. At this time, when the target person is holding an umbrella as shown in FIGS. 2 and 3, the movement of the umbrella itself in addition to the target person is included in the X coordinate (Xa1, Xb1) obtained here. Is also included.
【００２３】次に水平中心位置算出手段について説明す
る。対象となる人物の座標を抽出するために、最大Ｘ軸
投影物体中心座標抽出部８で、求めたＸ座標（Ｘａ１，
Ｘｂ１）より物体の水平中心座標Ｘｃを求め、さらに物
体の予測Ｘ座標（Ｘａ３，Ｘｂ３）を求める。ここで、 Ｘｃ＝（Ｘａ１＋Ｘｂ１）／２ … （１） Ｘａ３＝Ｘｃ−Ｈｗ／２ Ｘｂ３＝Ｘｃ＋Ｈｗ／２ Ｈｗ：人物の顔の予測幅（固定値） ただしこの方法では、図２のように対象となる人物が傘
の中心に位置している場合では有効であるが、図３のよ
うに対象となる人物が傘を動かし傘の中心からずれてい
ると、正しく人物の位置が求められない。その対応とし
て、第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−２で、その濃度
投影したデータがある一定値ＴＨ以上のデータに対し
て、その濃度投影データの水平長さは最大であるＸ座標
（Ｘａ２，Ｘｂ２）を求めるようにする。そして求めた
Ｘ座標（Ｘａ２，Ｘｂ２）を最大Ｘ軸投影物体中心座標
抽出部８に与えることにより、物体の水平中心座標Ｘｃ
は、 Ｘｃ＝（Ｘａ２＋Ｘｂ２）／２ … （２） で正しく対象となる人物の水平中心座標が求まり、以降
は同様にして物体の予測Ｘ座標（Ｘａ３，Ｘｂ３）を求
める。（１）式で求めたＸｃと（２）式で求めたＸｃが
一致しないときは、ＴＨを変化させて一致点を求めるか
あるいは第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−２の出力を
優先させる。または第２の最大Ｘ軸投影座標抽出部７−
２のみとすることもできる。Next, the horizontal center position calculating means will be described. In order to extract the coordinates of the target person, the maximum X-axis projected object center coordinate extraction unit 8 obtains the X coordinates (Xa1,
The horizontal center coordinate Xc of the object is obtained from Xb1), and the predicted X coordinate (Xa3, Xb3) of the object is further obtained. Here, Xc = (Xa1 + Xb1) / 2 (1) Xa3 = Xc−Hw / 2 Xb3 = Xc + Hw / 2 Hw: Predicted width of human face (fixed value) However, in this method, as shown in FIG. This is effective when the person is located at the center of the umbrella, but if the target person moves the umbrella and shifts from the center of the umbrella as shown in FIG. 3, the correct position of the person cannot be obtained. As a measure for this, in the second maximum X-axis projection coordinate extraction unit 7-2, the X-coordinate in which the horizontal length of the density projection data is the maximum for the density projection data having a certain value TH or more. (Xa2, Xb2) is calculated. Then, the calculated X coordinate (Xa2, Xb2) is given to the maximum X-axis projected object center coordinate extraction unit 8 to determine the horizontal center coordinate Xc of the object.
Xc = (Xa2 + Xb2) / 2 (2) The horizontal center coordinates of the target person are correctly obtained, and thereafter, the predicted X coordinate (Xa3, Xb3) of the object is similarly obtained. When the Xc obtained by the equation (1) does not match the Xc obtained by the equation (2), TH is changed to obtain the coincident point, or the output of the second maximum X-axis projected coordinate extraction unit 7-2 is set. Prioritize. Alternatively, the second maximum X-axis projected coordinate extraction unit 7-
It is also possible to set only 2.
【００２４】次に、頭頂位置検出手段について説明す
る。図４に示されるように、求めたＸ座標（Ｘａ３，Ｘ
ｂ３）の内包区間（Ｘ座標 Ｘａ３〜Ｘｂ3)に対しての
み２値化された動く領域を、Ｙ軸濃度投影部１０でＹ軸
に濃度投影を行ない、そして最大Ｙ軸投影座標抽出部１
１で投影されたデータの中で最大垂直長さのＹ座標の最
上部（Ｙｔｏｐ）を求める。ここで、布などが張られて
いる傘の内部部分では画像としては濃度値の変化が少な
いので、傘での２値化された動く領域として表れるのは
ほとんど傘の輪郭の部分である。したがって図４に示す
ように、水平座標が物体（人物の）水平中心座標Ｘｃで
ある座標についての動く領域を見ると、傘による動く領
域部分（ａ）と人体による動く領域部分（ｂ）の間に
は、動く領域が不連続になる部分が存在するので、その
Ｙ軸に濃度投影を行なったところのデータとしても、動
く領域部分（ｃ）と人体による動く領域部分（ｄ）の間
にも不連続部分が出てくることになるが、（ｃ）の長さ
は（ｄ）の長さよりも短い。投影されたデータの中で最
大垂直長さである（ｄ）のＹ座標の最上部（Ｙｔｏｐ）
を最大Ｙ軸投影座標抽出部１１で求めると、対象となる
人物が傘をさしている場合であっても、正しく人体の頭
頂座標Ｙｔｏｐが求まることになる。Next, the crown position detecting means will be described. As shown in FIG. 4, the obtained X coordinate (Xa3, X
b3) The moving region binarized only for the inclusion section (X coordinates Xa3 to Xb3) is subjected to density projection on the Y axis by the Y axis density projection unit 10, and the maximum Y axis projection coordinate extraction unit 1
In the data projected in 1, the top (Ytop) of the Y coordinate of the maximum vertical length is obtained. Here, since the density value of the image in the inner part of the umbrella covered with cloth or the like is small, almost the outline of the umbrella appears as a binarized moving region of the umbrella. Therefore, as shown in FIG. 4, when looking at the moving area with respect to the coordinates whose horizontal coordinate is the horizontal center coordinate Xc of the object (person), between the moving area part (a) by the umbrella and the moving area part (b) by the human body. , There is a part where the moving region is discontinuous. Therefore, even as data obtained by performing density projection on the Y axis, there is also a part between the moving region part (c) and the moving region part (d) by the human body. Although a discontinuous portion will appear, the length of (c) is shorter than the length of (d). The highest vertical length (Ytop) of the Y coordinate of (d) which is the maximum vertical length in the projected data.
When the maximum Y-axis projected coordinate extraction unit 11 obtains, the top coordinates Ytop of the human body can be correctly obtained even when the target person is holding an umbrella.
【００２５】次に、顔候補位置検出手段について述べ
る。頭幅抽出部１２で、図５に示すようにＹｔｏｐをサ
ーチ開始点として２値化されている領域を下方向にサー
チして、Ｙｔｏｐからサーチ距離Ｌ1 とその垂直位置で
の２値化された動く領域の長さＬ2 などより、人体の顔
幅のＸ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）を求める。Next, the face candidate position detecting means will be described. As shown in FIG. 5, the head width extracting unit 12 searches downward in the binarized region with Ytop as the search start point, and binarizes the search distance L 1 from Ytop and its vertical position. The X coordinate (Xa4, Xb4) of the face width of the human body is obtained from the length L 2 of the moving area.
【００２６】最後に求められた顔幅のＸ座標（Ｘａ４，
Ｘｂ４）および頭頂座標（Ｙｔｏｐ）を顔特徴抽出判定
部１３に入力し、Ｘ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）および頭頂
座標（Ｙｔｏｐ）で定められた人体の顔候補領域につい
て、画像信号１からエッジ検出部１４により作成された
画像信号のエッジ情報（エッジの方向，強さなど）を調
べることにより、人体の顔特徴情報である頬の縦線およ
び眉毛や目などの横線に相当する情報が、人体の顔候補
領域に正しく含まれているかどうかを分析することで、
正しく人体の頭部が検出できているかどうかの判定を行
なう。The X coordinate of the face width finally obtained (Xa4,
Xb4) and the parietal coordinates (Ytop) are input to the facial feature extraction determination unit 13, and the human face candidate region defined by the X coordinates (Xa4, Xb4) and the parietal coordinates (Ytop) is detected from the image signal 1 to the edge detection unit. By examining the edge information (edge direction, strength, etc.) of the image signal created by 14, the information corresponding to the vertical lines of the cheeks and horizontal lines such as the eyebrows and eyes, which is the facial feature information of the human body, is obtained. By analyzing whether it is correctly included in the face candidate area,
It is determined whether the head of the human body is correctly detected.
【００２７】前述の手法は、Ｘ軸に対して濃度投影した
データを利用して、頭頂位置を基準として人物の顔候補
領域を求めているが、他の手法としてＹ軸に対して濃度
投影したデータを利用する胴体の一部を通る基準位置に
よる方法も考えられる。In the above-mentioned method, the data of the density projection onto the X axis is used to obtain the face candidate area of the person with the parietal position as a reference, but as another method, the density projection onto the Y axis is performed. A method using a reference position passing through a part of the body using the data is also conceivable.
【００２８】以下第２の実施例について説明する。連続
した画像信号の絶対差分で作成された動く領域を従来技
術と同一の手法で動く領域のＸ座標を求めた後、そのＸ
座標で制限される画像領域での動く領域に対して、Ｙ軸
に濃度投影することで求めた動く領域の最大座標のたと
えば１／２の垂直方向高さに相当する位置を求めると、
その垂直高さ位置には動く物体が人体であるならば、人
体の胴体部分が存在することが予測できるので、その垂
直高さ位置を基準として、垂直に上方向に動く領域を検
索し、各水平位置での動く領域の水平長さを判定するこ
とで、人体の胴体部から頭部に至る箇所での動く領域の
水平長さの顕著な変化を検出することで、正確な人体の
顔候補位置の算出を可能にすることができる。The second embodiment will be described below. After obtaining the X coordinate of the moving region created by the absolute difference of the continuous image signals by the same method as the conventional technique, the X coordinate is calculated.
For a moving area in an image area limited by coordinates, a position corresponding to a vertical height of, for example, ½ of the maximum coordinates of the moving area obtained by performing density projection on the Y axis is obtained.
If the moving object is a human body at the vertical height position, it can be predicted that the torso part of the human body exists. Therefore, with reference to the vertical height position, a vertically moving area is searched and By determining the horizontal length of the moving area in the horizontal position, a significant change in the horizontal length of the moving area from the torso to the head of the human body can be detected to detect accurate human face candidates. The position can be calculated.
【００２９】図６は第２の実施例のブロック図である。
図１の第１の実施例と異なるところは、最大Ｘ軸投影座
標抽出部７を１個とし、最大Ｘ軸投影物体中心座標抽出
部を除き、垂直中心座標抽出部１５を頭幅抽出部１２と
比較部５との間に介在させ、最大Ｙ軸投影座標抽出部１
１からの情報を垂直中心座標抽出部１５に供給するよう
にしたことである。FIG. 6 is a block diagram of the second embodiment.
The difference from the first embodiment of FIG. 1 is that the maximum X-axis projected coordinate extraction unit 7 is one, the maximum X-axis projected object center coordinate extraction unit is excluded, and the vertical center coordinate extraction unit 15 is replaced by the head width extraction unit 12. The maximum Y-axis projected coordinate extraction unit 1
That is, the information from 1 is supplied to the vertical center coordinate extraction unit 15.
【００３０】まず、従来技術と同様にして、ＣＣＤカメ
ラなどにより入力された画像信号１を画像メモリ２，絶
対差分部３，しきい値決定部４，比較部５，Ｘ軸濃度投
影部６，最大Ｘ軸投影座標抽出部７により２値化された
動く物体のＸ座標（図７Ｘａ１，Ｘｂ１）を求め動き物
体水平位置を検出する。そして求められたＸ座標（Ｘａ
１，Ｘｂ１）の内包区間（Ｘ座標 Ｘａ１〜Ｘｂ１）に
対してのみ２値化された動く領域を、Ｙ軸濃度投影部１
０でＹ軸に濃度投影を行ない、そして最大Ｙ軸投影座標
抽出部１１で、投影されたデータの中で最大垂直長さの
Ｙ座標の最上部（Ｙｔｏｐ１）を求める。First, as in the prior art, the image signal 1 input by a CCD camera or the like is used as an image memory 2, an absolute difference unit 3, a threshold value determining unit 4, a comparing unit 5, an X-axis density projecting unit 6, and the like. The maximum X-axis projection coordinate extracting unit 7 obtains the X coordinate (Xa1, Xb1 in FIG. 7) of the moving object, which is binarized, and detects the horizontal position of the moving object. Then, the calculated X coordinate (Xa
1, Xb1), the moving region binarized only for the inclusion section (X coordinates Xa1 to Xb1) is defined by the Y-axis density projection unit 1.
When the density is 0, density projection is performed on the Y-axis, and the maximum Y-axis projection coordinate extraction unit 11 obtains the uppermost (Ytop1) of the Y-coordinates of the maximum vertical length in the projected data.
【００３１】次に垂直基準位置算出手段について説明す
る。Ｙ座標の最上部（Ｙｔｏｐ１）を垂直中心座標抽出
部１５に与えることにより、次の式のように物体の垂直
中心座標Ｙｃを求める。Next, the vertical reference position calculating means will be described. By giving the uppermost portion (Ytop1) of the Y coordinate to the vertical center coordinate extraction unit 15, the vertical center coordinate Yc of the object is obtained by the following formula.
【００３２】Ｙｃ＝Ｙｔｏｐ１×１／２ すると図７を参照してわかるように、動く物体が人物で
あるならば、垂直中心座標Ｙｃは人体の胴体部分をとら
えていることになる。この垂直中心座標Ｙｃを垂直基準
位置として顔候補位置を検出することになる。なお垂直
基準位置は、人物の胴体を通っておればよいのでＹｔｏ
ｐ１に乗算する係数は適宜変更することができる。Yc = Ytop1 × 1/2 As can be seen from FIG. 7, if the moving object is a person, the vertical center coordinate Yc is capturing the body of the human body. The face candidate position is detected with the vertical center coordinate Yc as the vertical reference position. Note that the vertical reference position only needs to pass through the body of the person, so Yto
The coefficient by which p1 is multiplied can be changed appropriately.
【００３３】次に頭幅抽出部１２で、Ｙｃをサーチ開始
点として２値化されている領域を上方向にサーチし、そ
のサーチしている垂直位置での２値化された動く領域の
長さ（ｅ）を調べ、サーチ開始点である垂直中心座標Ｙ
ｃでの２値化された動く領域の長さ（ｆ）と、その部分
からサーチされた動く領域の長さ（ｅ）との比率や、各
サーチ位置における動く領域の長さ（ｅ）の変化量を用
いて、人体の胴体部分から顔部分の位置を見つけていく
手法により、人体の顔幅のＸ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）お
よび頭頂座標Ｙｔｏｐ２を求める。すると、対象となる
人物が傘をさしているような状況においても、傘の動き
による２値化された動く領域に関係なく、人体の顔候補
領域が求まる。最後に、求められた顔幅のＸ座標（Ｘａ
４，Ｘｂ４）および頭頂座標（Ｙｔｏｐ２）を顔特徴抽
出判定部１２に入力し、Ｘ座標（Ｘａ４，Ｘｂ４）およ
び頭頂座標（Ｙｔｏｐ２）で定められた人体の顔候補領
域について、画像信号１からエッジ検出部１４により作
成された画像信号のエッジ情報（エッジの方向，強さな
ど）を調べることにより、人体の顔特徴情報である頬の
縦線および眉毛や目などの横線に相当する情報が、人体
の顔候補領域に正しく含まれているかどうかを分析する
ことで、正しく人体の頭部が検出できているかどうかの
判定を行なうことができる。Next, the head width extracting unit 12 searches upward in the binarized region with Yc as the search start point, and the length of the binarized moving region at the vertical position being searched. (E), the vertical center coordinate Y that is the search start point
The ratio of the length (f) of the binarized moving area in c to the length (e) of the moving area searched from that portion, and the length (e) of the moving area at each search position The X coordinate (Xa4, Xb4) and the crown coordinate Ytop2 of the face width of the human body are obtained by the method of finding the position of the face portion from the body portion of the human body using the variation amount. Then, even in a situation where the target person is holding an umbrella, the face candidate area of the human body is obtained regardless of the binarized moving area due to the movement of the umbrella. Finally, the X coordinate of the calculated face width (Xa
4, Xb4) and the parietal coordinates (Ytop2) are input to the facial feature extraction determination unit 12, and the human face candidate region defined by the X coordinates (Xa4, Xb4) and the parietal coordinates (Ytop2) is input from the image signal 1 to the edge. By checking the edge information (edge direction, strength, etc.) of the image signal created by the detection unit 14, information corresponding to the vertical lines of the cheeks and the horizontal lines of the eyebrows and eyes, which is the facial feature information of the human body, is obtained. It is possible to determine whether or not the head of the human body is correctly detected by analyzing whether or not it is correctly included in the face candidate area of the human body.
【００３４】[0034]
【発明の効果】本発明によれば、対象となる人物が傘を
さしているような状況においても、傘のような物体の影
響を排除できるから、人体の顔候補位置を正確に検出で
きる。したがって、対象となる人物が傘をさしているよ
うな状況が見られる屋外での画像処理装置としての利用
が可能となり、より広範囲な応用が可能となる。According to the present invention, even in a situation where a target person is holding an umbrella, the influence of an object such as an umbrella can be eliminated, so that the face candidate position of the human body can be accurately detected. Therefore, it can be used as an image processing apparatus outdoors where a target person is holding an umbrella, and a wider range of applications are possible.
【図１】本発明の一実施例のブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の機能の説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram of functions of the present invention.
【図３】本発明の機能の説明図である。。FIG. 3 is an explanatory diagram of functions of the present invention. .
【図４】本発明の機能の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of functions of the present invention.
【図５】本発明の機能の説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of functions of the present invention.
【図６】本発明の他の実施例のブロック図である。FIG. 6 is a block diagram of another embodiment of the present invention.
【図７】本発明の機能の説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram of functions of the present invention.
【図８】従来例のブロック図である。FIG. 8 is a block diagram of a conventional example.
【図９】（ａ）〜（ｃ）は、それぞれ図８の各モードの
説明図である。9A to 9C are explanatory views of the respective modes of FIG.
【図１０】図８の装置の機能の説明図である。10 is an explanatory diagram of the function of the apparatus in FIG.
１ 画像信号 ２ 画像メモリ ３ 絶対差分部 ４ しきい値決定部 ５ 比較部 ６ Ｘ軸濃度投影部 ７ 最大Ｘ軸投影座標抽出部 ８ 最大Ｘ軸投影物体中心座標抽出部 １０ Ｙ軸濃度投影部 １１ 最大Ｙ軸投影座標抽出部 １２ 頭幅抽出部 １３ 顔特徴抽出判定部 １４ エッジ検出部 １５ 垂直中心座標抽出部 １６ 顔判定結果 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 image signal 2 image memory 3 absolute difference part 4 threshold value determination part 5 comparison part 6 X-axis density projection part 7 maximum X-axis projected coordinate extraction part 8 maximum X-axis projected object center coordinate extraction part 10 Y-axis density projection part 11 Maximum Y-axis projected coordinate extraction unit 12 Head width extraction unit 13 Face feature extraction determination unit 14 Edge detection unit 15 Vertical center coordinate extraction unit 16 Face determination result
Claims (3)
量を求めることで画像上での動く部分を検出する動く領
域検出手段と、 その検出手段により求めた動く領域をある一定の条件に
よるしきい値と比較し２値画像に変換する２値変化手段
と、 その２値画像を水平方向に投影し動く物体の水平位置を
検出する動く物体水平位置検出手段と、 検出した水平位置からその水平中心位置を求める水平中
心位置算出手段と、 算出した水平中心位置に対してのみ２値画像を垂直方向
に投影することで動く物体の頭頂位置を検出する頭頂位
置検出手段と、 検出した水平位置および頭頂位置での２値画像に対して
頭頂位置を基準位置としてこれより２値画像の水平長さ
を判定することで動き物体の顔候補位置を検出する顔候
補位置検出手段と、 求めた顔候補位置の情報より人物の判定認識をする顔特
徴抽出判定部を有することを特徴とする人物認識装置。1. A moving region detecting means for detecting a moving portion on an image by obtaining a time difference amount between different frames of a series of images, and a moving region obtained by the detecting means is a threshold value under a certain condition. And a binary object changing means for converting the binary image into a binary image, a moving object horizontal position detecting means for detecting the horizontal position of a moving object by projecting the binary image in the horizontal direction, and a horizontal center position from the detected horizontal position. A horizontal center position calculating means for obtaining the horizontal center position calculating means, and a top position detecting means for detecting the top position of the moving object by projecting a binary image in the vertical direction only on the calculated horizontal center position; Face position detecting means for detecting the face candidate position of the moving object by determining the horizontal length of the binary image using the parietal position as a reference position with respect to the binary image in FIG. A person recognition device having a facial feature extraction determination unit that performs determination recognition of a person from information on complementary positions.
に投影した２値画像の積算量がある一定値以上である領
域の水平位置を検出するようにされていることを特徴と
する請求項１記載の人物認識装置。2. The moving object horizontal position detecting means is adapted to detect the horizontal position of an area in which the integrated amount of the binary image projected in the horizontal direction is equal to or greater than a certain value. 1. The person recognition device according to 1.
量を求めることで画像上での動く部分を検出する動く領
域検出手段と、 その検出手段により求められた動く領域をある一定の条
件によるしきい値と比較し２値画像に変換する２値変換
手段と、 その２値画像を水平方向に投影することで動く物体の水
平位置を検出する動く物体水平位置検出手段と、 検出した水平位置に対してのみ２値画像を垂直方向に投
影することで動く物体の垂直方向最上部を検出する最大
Ｙ軸投影座標抽出部と、 最大Ｙ軸投影座標抽出部により検出された最大Ｙ軸投影
座標より動く物体の胴体を通る垂直基準位置を求める垂
直基準位置算出手段と、 検出した水平位置での２値画像に対して２値画像の水平
長さを垂直基準位置より判定していくことで動き物体の
顔候補位置を検出する顔候補位置検出手段と、 求めた顔候補位置の情報より人物の判定認識をする顔特
徴抽出判定部を有することを特徴とする人物認識装置。3. A moving region detecting means for detecting a moving portion on an image by obtaining a time difference amount between different frames of a series of images, and a moving region obtained by the detecting means is a threshold according to a certain condition. A binary conversion means for comparing with a value and converting into a binary image; a moving object horizontal position detecting means for detecting a horizontal position of a moving object by projecting the binary image in a horizontal direction; The maximum Y-axis projection coordinate extraction unit that detects the vertical uppermost part of the moving object by projecting the binary image in the vertical direction only, and the maximum Y-axis projection coordinate that is detected by the maximum Y-axis projection coordinate extraction unit. A vertical reference position calculating means for obtaining a vertical reference position passing through the body of the object, and a binary image at the detected horizontal position are determined from the vertical reference position to determine the horizontal length of the binary image from the vertical reference position. Facial signs A face candidate position detecting means for detecting the position, the person recognition apparatus characterized by having a facial feature extraction judging unit for determining recognition of the person from the information obtained face candidate position.
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|---|---|---|---|
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1993
- 1993-08-27 JP JP5212857A patent/JP3025133B2/en not_active Expired - Fee Related
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